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结合Faster R-CNN模型的遥感影像建筑物检测 被引量：14
1
作者 李东子 范大昭 苏亚龙 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期389-394,共6页
高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建... 高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建议网络生成初步检测结果;最后根据Fast R-CNN检测网络对结果进行进一步判定和边界回归。针对困难样本造成的训练中断,对训练策略进行改进,通过近似联合训练的方法对模型参数同步调优。实验结果表明,该方法准确率和召回率明显优于DPM方法,对非训练测试集遥感影像具有较好鲁棒性,有效实现了针对遥感影像的建筑物检测。 展开更多
关键词 遥感影像 建筑物检测 FASTER R-CNN模型 区域建议网络 近似联合训练
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一种基于SVM候选区训练的红外舰船目标检测方法 被引量：2
2
作者 修炳楠 吕俊伟 鹿珂珂 《红外》 CAS 2019年第3期16-23,共8页
无人机进行红外舰船目标侦察时,检测算法对检测正确率的影响很大。为增强无人机红外光电载荷对舰船目标的检测能力,提出采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行候选区训练的检测算法,以提高目标检测的正确率。通过预先对候选... 无人机进行红外舰船目标侦察时,检测算法对检测正确率的影响很大。为增强无人机红外光电载荷对舰船目标的检测能力,提出采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行候选区训练的检测算法,以提高目标检测的正确率。通过预先对候选区的特征进行训练,得到候选区的分类数据。在检测阶段,加载训练时得到的候选区分类数据,分类筛选出更可能包含目标的候选区,从而提高目标检测的正确率。验证实验中,选用368张无人机拍摄的长波红外图像作为训练数据集图像,另外选择139张图像作为测试图像。分别采用带候选区训练的方法和无候选区训练的方法做目标检测实验。检测结果表明,采用带候选区训练的检测方法比采用无候选区训练方法时平均检测正确率高14.6%。 展开更多
关键词 舰船目标检测 候选区训练 SVM 选择性搜索算法
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带有语义特征得分的肺结节检测方法 被引量：1
3
作者 张战成 张大龙 罗晓清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期925-930,共6页
针对传统肺结节检测智能算法仅预测结节的位置,缺少医生临床习惯使用的"分叶""纹理""毛刺"等直观的语义解释的问题,提出一种带有语义特征得分的肺结节检测方法。将Faster R-CNN的区域建议网络(RPN)中嵌... 针对传统肺结节检测智能算法仅预测结节的位置,缺少医生临床习惯使用的"分叶""纹理""毛刺"等直观的语义解释的问题,提出一种带有语义特征得分的肺结节检测方法。将Faster R-CNN的区域建议网络(RPN)中嵌入细致度、内部结构、分叶、毛刺、边界、钙化、圆度、纹理等8个医生常用的语义特征,设计新的锚盒机制,增加全连接网络实现语义特征的回归学习,将其作为辅助信息结合Faster R-CNN训练实现肺结节检测和语义预测的联合学习。LIDC/IDRI数据集上的测试结果显示,所提方法的肺结节定位的精度为91.2%,肺结节良恶性分类的准确率、敏感性、特异性分别为81%、91.2%、70.8%。在8个语义特征得分上,医生间的差异为0.59±0.80(平均绝对误差±标准差),所提算法预测的语义解释和医生的差异为0.62±1.03,预测结果接近医生个体的差异。修改后的网络达到了较好的检测精度和语义特征预测,方便医生对机器检测结果的理解和临床解释。 展开更多
关键词 肺结节检测 可解释性 区域建议网络 语义特征 联合训练
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